随着电信行业的发展,客服中心作为电信业一个很重要的对外窗口,在处理日常业务中发挥着越来越重要的作用。客服中心的服务质量直接影响到顾客对客服中心的满意度,而顾客对客服中心的满意程度又会在很大程度上影响到企业的品牌度及顾客对该企业的忠诚度。因此研究顾客对客服中心的满意程度具有非常重要的意义。本研究是在导师主持的一个电信类调研项目的基础上进行的。在项目中,本人担任目经理角色,负责整个项目的实际运作,在项目过程中获得了大量的数据。本文首先从理论上介绍了本研究所提的顾客满意度是指在顾客感受服务质量过程中所表现出的对客服中心的满意程度;然后提出了本文的主要研究方法:参考CRISP-DM数据挖掘方法论并采用Clementine数据挖掘工具对数据进行分析;然后对影响顾客满意度的服务质量因素进行了分析,介绍了数据来源及其变量的属性等;接着对收集的数据进行了详细的属性分析和预处理,同时对数据进行了简单的描述性分析。在前面分析的基础上,第五章建立了一个神经网络预测模型,通过训练和评估得到一个精确度达95.299%的预测模型,利用该模型预测各样本的顾客满意度,得到了客服中心的顾客满意度,同时定性地分析了各服务质量因素对顾客满意度的影响程度。第六章在前一章分析的基础上,建立了C5.0决策树模型。训练该模型的导向型变量正是前一章的模型预测得到的顾客满意度,输入变量是主要的服务质量因素,经过训练和评估后,得到C5.0决策树模型。通过对模型的规则描述和规则树的提炼,得出的规则可定量化的分析各服务质量因素对顾客满意度的影响。本研究利用数据挖掘工具模型对影响顾客满意度的服务质量因子进行了定性化和定量化的分析,这对于通过提高服务质量来改善顾客满意度的管理决策行动具有一定的参考和指导意义。